Wie kann ich das Interaktionsdiagramm gemäß der Effekttesttabelle interpretieren?Obwohl die meisten Quellen in den Parameterschätzungen und der Effekttesttabelle signifikant sind, warum sind im Interaktionsdiagramm keine Schnittpunkte zu sehen?
Erweiterte statistische ModellierungVersuchsplanungBetreff: Wie kann ich das Interaktionsdiagramm gemäß der Effekttesttabelle interpretieren?Sie haben nicht genügend Informationen wie die Herkunft Ihrer Daten (z. B. Beobachtung, Experiment) bereitgestellt, um einen konkreten Grund anzugeben. Hier sind also einige Dinge, die Sie berücksichtigen sollten. Die statistische Signifikanz in Ihrer Tabelle hängt von zwei Dingen ab: MS der Terme (Quelle oder Modell) UND MS-Fehler (F-Test = MS-Faktoren/MS-Fehler). Wenn die Schätzung des MSe sehr klein (und nicht repräsentativ) ist, kann alles „statistisch signifikant“ sein. Dies wäre meine erste Vermutung. Wie wurde Ihr MSe geschätzt? Ist es eine Funktion randomisierter Replikate (was Statistiker gerne als reinen Fehler bezeichnen) oder mangelnder Anpassung (Entfernen unbedeutender Terme aus dem Modell)? Wie ist der MSe im Vergleich zur tatsächlichen Variation im Prozess? Haben Sie die praktische Signifikanz berücksichtigt?
Betreff: Wie kann ich das Interaktionsdiagramm gemäß der Effekttesttabelle interpretieren?Hallo @Nimaxim . Schwer zu sagen, mit den wenigen Informationen, die Sie bereitgestellt haben. Aber ich schätze, es liegt an der Stichprobengröße. Wenn Ihre Stichprobengröße (Fehler df) sehr groß ist, erweisen sich selbst sehr kleine Effekte als „statistisch signifikant“. Die Interaktionen können also „statistisch signifikant“ sein, die Unterschiede (wie durch die nicht parallelen Linien in den Diagrammen dargestellt) können jedoch vernachlässigbar sein. Dieses Phänomen wird manchmal als „überpowert“ bezeichnet.
Betreff: Wie kann ich das Interaktionsdiagramm gemäß der Effekttesttabelle interpretieren?@statman , @MRB3855 Vielen Dank für die Antworten auf meine Frage. Tatsächlich verwendet diese RSM-Analyse ein neuronales Netzwerk für die Antworten. Die Faktorwerte basieren auf realen RFM-Modelldaten. Ich füge einige der Ergebnisse bei.
Betreff: Wie kann ich das Interaktionsdiagramm gemäß der Effekttesttabelle interpretieren?Hallo,
Vielen Dank für das Posten eines Bildes zum Kontext, das ist super nützlich.
Die Tabelle mit den Parameterschätzungen ist für Sie hilfreicher. Basierend auf Ihrem Profilerbild vermute ich, dass die Interaktionen signifikant, aber auch gering sind. Außerdem ist es wahrscheinlich, dass Ihr Modell auf vielen Beobachtungen basiert? Dies wird dazu beitragen, kleine Effekte signifikant zu machen. Eine große Anzahl von Freiheitsgraden kann die Sensibilität erhöhen, aber auch die Wahrscheinlichkeit falscher Positivergebnisse erhöhen.
Prost,
-B
Betreff: Wie kann ich das Interaktionsdiagramm gemäß der Effekttesttabelle interpretieren?Hallo @Nimaxim : Alle in den anderen Beiträgen erwähnten Dinge spielen hier eine Rolle. Zuerst brauche ich noch etwas mehr Klarheit:
1. Die Eingaben sind die verschiedenen X (was Sie „Faktorwerte“ nennen)
2. Die Antwort Y stammt von einem NN-Modell, das auf der Grundlage derselben verschiedenen X (wie in 1 oben) erstellt wurde/wird?
3. Dann verwenden Sie eine multiple Regressions-/Antwortoberfläche, um Y (das die Ausgabe eines NN-Modells ist, wie in 2 oben) als Funktion derselben X-Werte (wie in 1 oben) zu modellieren? D. h., Sie versuchen, die Ausgabe eines NN-Modells mit einem multiplen Regressions-/Antwortoberflächenmodell vorherzusagen (6 lineare Effekte, 6 quadratische Effekte und 15 Interaktionen, um die 27 Freiheitsgrade des Modells zu bilden)?
Habe ich das richtig verstanden?
Wenn ja, sind Ihre Ergebnisse nicht überraschend. Es gibt keinen reinen Fehler (d. h. Replikate liefern identische Ergebnisse), sodass die einzige Fehlerquelle auf eine falsche Modellspezifikation (mangelnde Anpassung) zurückzuführen ist. Bevor wir zu weit in diese Richtung gehen ... warum machen Sie das?
